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摘要
针对智能巡检机器人在狭窄通道上的路径规划问题，设计了一种多次根节点快速扩展随机树算法。首先通过多个次根节点扩展得到局部扩展树，实现对局部区域探索；其次，通过不断重启生成新的根采样节点，找到狭窄空间区域；最后，进行迭代搜索，得到一条从起点到目标点的代价最小且无碰撞的最优路径。通过与传统的RRT*算法和Bi-RRT*算法以及Informed-RRT*算法进行对比实验，算法在在整个连通路径上采样节点的分布更加均衡、探索成功率更高、路径成本更小，出现过度采样和欠缺采样的概率大大降低，通过狭窄通道的性能明显提高。
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